OpenVINO C++ 多请求 异步处理

时间: 2023-09-10 08:14:16 浏览: 57
OpenVINO C++支持多请求异步处理。多请求可以并行处理,从而提高推理速度。 以下是一个简单的示例,展示如何使用OpenVINO C++进行异步处理: ```c++ #include <inference_engine.hpp> #include <iostream> #include <string> #include <vector> #include <chrono> using namespace InferenceEngine; int main() { // Load the model Core ie; CNNNetwork network = ie.ReadNetwork("model.xml", "model.bin"); ExecutableNetwork executable_network = ie.LoadNetwork(network, "CPU"); // Create multiple infer requests std::vector<InferRequest> requests; for (int i = 0; i < 3; i++) { requests.push_back(executable_network.CreateInferRequest()); } // Prepare the input data std::vector<float> input_data = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0}; Blob::Ptr input_blob = requests[0].GetBlob("input"); MemoryBlob::Ptr input_mem_blob = as<MemoryBlob>(input_blob); if (!input_mem_blob) { std::cerr << "Failed to cast input blob to memory blob." << std::endl; return 1; } auto input_mem_ptr = input_mem_blob->rwmap(); std::memcpy(input_mem_ptr.as<float*>(), input_data.data(), input_data.size() * sizeof(float)); // Start async inference for (int i = 0; i < requests.size(); i++) { requests[i].StartAsync(); } // Wait for async inference to complete for (int i = 0; i < requests.size(); i++) { requests[i].Wait(InferRequest::WaitMode::RESULT_READY); Blob::Ptr output_blob = requests[i].GetBlob("output"); MemoryBlob::Ptr output_mem_blob = as<MemoryBlob>(output_blob); if (!output_mem_blob) { std::cerr << "Failed to cast output blob to memory blob." << std::endl; return 1; } auto output_mem_ptr = output_mem_blob->rmap(); std::cout << "Request " << i << " output: "; for (int j = 0; j < output_blob->size(); j++) { std::cout << output_mem_ptr.as<float*>()[j] << " "; } std::cout << std::endl; } return 0; } ``` 该示例加载一个模型,并创建三个InferRequest对象。在准备输入数据后,它会启动异步推理,然后等待所有请求完成。最后,它会打印每个请求的输出。注意,每个请求的输出顺序可能不同,因为它们是并行处理的。

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